論文の概要: Sequence-to-Sequence Forecasting-aided State Estimation for Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13215v1
• Date: Mon, 22 May 2023 16:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 14:17:56.607339
• Title: Sequence-to-Sequence Forecasting-aided State Estimation for Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統の時系列予測支援状態推定
• Authors: Kamal Basulaiman, Masoud Barati
• Abstract要約: 本稿では,マルチステップの電力系統状態推定をリアルタイムに正確に予測するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)をモデルに組み込んで高い予測精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power system state forecasting has gained more attention in real-time operations recently. Unique challenges to energy systems are emerging with the massive deployment of renewable energy resources. As a result, power system state forecasting are becoming more crucial for monitoring, operating and securing modern power systems. This paper proposes an end-to-end deep learning framework to accurately predict multi-step power system state estimations in real-time. In our model, we employ a sequence-to-sequence framework to allow for multi-step forecasting. Bidirectional gated recurrent units (BiGRUs) are incorporated into the model to achieve high prediction accuracy. The dominant performance of our model is validated using real dataset. Experimental results show the superiority of our model in predictive power compared to existing alternatives.
• Abstract（参考訳）: 近年,電力系統の状態予測のリアルタイム化が注目されている。 再生可能エネルギー資源の大規模展開に伴い、エネルギーシステムに対するユニークな課題が生まれつつある。 その結果、現代の電力システムの監視、運用、確保において、電力系統の状態予測がより重要になっている。 本稿では,マルチステップ電力系統状態推定をリアルタイムに正確に予測するエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 本モデルでは,マルチステップ予測が可能なシーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークを用いる。 双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)をモデルに組み込んで高い予測精度を実現する。 モデルの性能は実データを用いて検証される。 実験の結果,既存モデルに比べて予測力に優れたモデルが得られた。

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